Das Cynefin Framwork unterstützt dabeEl modelo de gestión del conocimiento desarrollado por Dave Snowden nos ayuda a evaluar correctamente las situaciones en términos de su complejidad y a responder en consecuencia. ¿Cuándo se requieren soluciones ágiles y cuándo resultan útiles los enfoques convencionales?

Tomar mejores decisiones mediante el marco Cynefin

El modelo de gestión del conocimiento desarrollado por Dave Snowden nos ayuda a evaluar correctamente las situaciones en términos de su complejidad y a responder en consecuencia. ¿Cuándo se requieren soluciones ágiles y cuándo resultan útiles los enfoques convencionales?

En el mundo VUCA actual, nos enfrentamos cada vez más a nuevos y desconcertantes problemas. El reto es que las soluciones probadas no pueden ayudarnos. De hecho, pueden incluso empeorar las cosas. También existe el peligro de que podamos simplificar demasiado las situaciones complejas. 

Con esto en mente, incluso las ofertas de formación bien establecidas deben ser cuidadosamente examinadas. Si bien los métodos de aprendizaje formal pueden ser el instrumento preferido en una situación, las formas ágiles de aprendizaje pueden resultar mucho más eficaces para ayudar a alcanzar el objetivo en otra.

El marco Cynefin

Para evaluar mejor las situaciones y encontrar la solución más eficaz para la tarea en cuestión, Dave Snowden, un investigador y consultor galés que trabajó en IBM durante muchos años, desarrolló el marco Cynefin. Pronunciado "kuh-NEV-in", la palabra galesa para hábitat, este modelo categoriza las situaciones según su complejidad.  

Además de un área interna de "desorden", distingue cuatro dominios -obvios, complicados, complejos y caóticos- a cada uno de los cuales se le asignan ciertas prácticas particularmente prometedoras. 

Las cuatro dimensiones del marco Cynefin: obvio, complicado, complejo y caótico

Los cuatro dominios

Obvio (también conocido como "simple") 

Los sistemas obvios o simples son causales, siendo fácilmente discernible la relación entre causa y efecto. Por consiguiente, sólo hay una forma sensata de abordar un problema evidente: reconocer ("sentir") el problema, categorizarlo y responder siguiendo las mejores prácticas. 
 
En este ámbito, tanto los métodos bien conocidos como los enfoques formales de enseñanza/aprendizaje suelen conducir directamente al objetivo. 
 
Veamos un ejemplo de una bombilla rota. Reconocemos que ya no se enciende y sólo hay una forma sensata de resolver el problema: reemplazarla. 

Complicado

Los sistemas complicados también son causales, pero mucho más difíciles de comprender. Reconocer el vínculo entre la causa y el efecto de un problema complicado requiere un conocimiento y un análisis experto. Incluso si hay buenos ejemplos de proyectos similares que han tenido éxito, las decisiones deben tomarse caso por caso en cada situación. 

Una vez más, tanto los enfoques convencionales como los métodos formales de enseñanza/aprendizaje son dignos de ser recomendados aquí. 
 
Veamos el proceso de construcción de una casa como un ejemplo. Analizando cuidadosamente las condiciones del suelo y los materiales y adoptando un método que ya ha demostrado su eficacia en otros proyectos, los constructores se asegurarán en última instancia de que el proyecto de construcción sea un éxito. 

Complejo

Donde se hace mucho más difícil mantener una visión general es en las situaciones complejas. Aquí, las correlaciones sólo pueden ser identificadas después del hecho. Tales escenarios requieren soluciones ágiles. La acción rápida, la reflexión y la voluntad implacable de adaptar continuamente su enfoque a la situación en la medida en que ésta evoluciona son claves para resolver el problema. Colaborar con personas que tienen diferentes especialidades también puede ofrecer una ventaja decisiva. 
 
En este ámbito, tenemos que experimentar, estar abiertos a los errores y aprender de ellos. Las soluciones prefabricadas y los acuerdos formales de enseñanza/aprendizaje no nos ayudan necesariamente aquí, ya que el contexto específico tiene una influencia demasiado grande. En cambio, la buena comunicación y las formas ágiles de aprendizaje nos permiten tomar las medidas adecuadas, y la creación de redes integrales es absolutamente crucial en este sentido.  
 
Tomemos como ejemplo el Apolo 13. En esta película, los astronautas están en verdadero peligro. Para salvarlos, el personal del centro de control tiene que encontrar una solución usando sólo los limitados recursos disponibles para sus colegas en el espacio. 

Caótico

En los sistemas caóticos, ya no es posible determinar la relación entre causa y efecto. En este ámbito, la máxima prioridad es estabilizar la situación crítica. Dado que esas situaciones suelen ser impredecibles y muy específicas, es necesario elaborar nuevas soluciones mediante el método de ensayo y error. 
 
En este tipo de entorno, el objetivo es tomar decisiones intuitivas rápidamente. Aunque no podemos prepararnos específicamente para tales escenarios puntuales, una sólida base de conocimientos, una buena red y un enfoque creativo ayudan a determinar rápidamente el mejor curso de acción posible cuando las cosas van drásticamente mal. 

A modo de ejemplo, imaginemos que un edificio se está quemando. La gente de adentro no tiene tiempo para probar ideas o aprender de los errores. Siguen su instinto e intentan salir del edificio rápidamente y sin mucha vacilación. 

Si no estamos seguros de a cuál de los cuatro dominios anteriores nos enfrentamos, estamos, según Snowden, en un estado de "desorden". Para tomar las decisiones correctas, debemos familiarizarnos con la situación en cuestión y probar si un determinado curso de acción realmente ayuda a resolver el problema antes de decidirnos a seguirlo. Si no lo hace, entonces el peor de los casos es que todo el sistema se rompa y una situación compleja se convierta en un estado de caos.